Advancing Process Verification for Large Language Models via Tree-Based Preference Learning
作者: Mingqian He, Yongliang Shen, Wenqi Zhang, Zeqi Tan, Weiming Lu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-06-29
💡 一句话要点
提出基于树搜索偏好学习的验证器Tree-PLV，提升LLM推理过程验证精度。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 推理验证 偏好学习 推理树 步骤级评估
📋 核心要点
- 现有LLM推理验证器依赖二元标签，无法充分利用中间步骤的相对优劣信息。
- 提出Tree-PLV，通过构建推理树并进行步骤级偏好学习，更精细地评估推理路径。
- 实验表明，Tree-PLV在多个推理任务上显著优于现有基线，提升了LLM的推理能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在处理复杂的推理任务时，通过生成逐步的推理过程展现了卓越的潜力。一些方法通过引入额外的验证器来评估这些推理路径，从而有效地提高了准确性。然而，现有的验证器通常在二元标记的推理路径上进行训练，未能充分利用中间步骤的相对优点，从而限制了所提供反馈的有效性。为了克服这一限制，我们提出了一种新的方法，即基于树的偏好学习验证器（Tree-PLV），该方法通过最佳优先搜索算法构建推理树，并收集步骤级别的配对数据用于偏好训练。与传统的二元分类相比，步骤级别的偏好更精细地捕捉了推理步骤之间的细微差别，从而可以更精确地评估完整的推理路径。我们在一系列算术和常识推理任务中对Tree-PLV进行了实证评估，结果表明它显著优于现有的基准。例如，在GSM8K（67.55%到82.79%）、MATH（17.00%到26.80%）、CSQA（68.14%到72.97%）和StrategyQA（82.86%到83.25%）上，Tree-PLV相对于Mistral-7B自洽性基线取得了显著的性能提升。此外，我们的研究还探讨了应用偏好学习的适当粒度，结果表明步骤级别的指导提供了与推理过程评估更一致的反馈。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型推理验证方法，通常采用二元标签（正确/错误）来训练验证器，这种方式无法充分利用推理过程中各个步骤的细微差别和相对优劣。因此，验证器提供的反馈不够精确，限制了其提升LLM推理能力的效果。
核心思路：论文的核心思路是利用步骤级别的偏好学习，更精细地捕捉推理步骤之间的差异。通过构建推理树，并收集步骤级别的配对数据，训练验证器学习不同步骤之间的偏好关系，从而实现对完整推理路径的更精确评估。这种方法能够提供更细粒度的反馈，指导LLM进行更有效的推理。
技术框架：Tree-PLV的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 推理树构建：使用最佳优先搜索算法，从初始问题出发，逐步生成推理步骤，构建推理树。2) 数据收集：在推理树的每个节点（推理步骤）上，收集步骤级别的配对数据，用于偏好训练。3) 偏好学习：使用收集到的配对数据，训练验证器学习不同步骤之间的偏好关系。4) 推理路径评估：使用训练好的验证器，评估完整的推理路径，并选择最优路径。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了步骤级别的偏好学习，取代了传统的二元分类。这种方法能够更精细地捕捉推理步骤之间的细微差别，从而实现对推理过程的更精确评估。与现有方法相比，Tree-PLV能够提供更细粒度的反馈，指导LLM进行更有效的推理。
关键设计：在推理树构建过程中，需要设计合适的搜索策略和停止条件，以保证推理树的质量和效率。在偏好学习过程中，需要选择合适的损失函数和网络结构，以有效地学习步骤之间的偏好关系。论文中具体使用的损失函数和网络结构未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Tree-PLV在多个推理任务上取得了显著的性能提升。在GSM8K数据集上，Tree-PLV将Mistral-7B自洽性基线的性能从67.55%提升到82.79%。在MATH数据集上，性能从17.00%提升到26.80%。在CSQA数据集上，性能从68.14%提升到72.97%。在StrategyQA数据集上，性能从82.86%提升到83.25%。这些结果表明，Tree-PLV能够有效地提高LLM的推理能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要LLM进行复杂推理的场景，例如数学问题求解、常识推理、策略规划等。通过提高LLM推理过程的验证精度，可以提升LLM在这些场景下的性能和可靠性。未来，该方法有望被集成到LLM的训练和部署流程中，进一步提升LLM的智能化水平。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable potential in handling complex reasoning tasks by generating step-by-step rationales.Some methods have proven effective in boosting accuracy by introducing extra verifiers to assess these paths. However, existing verifiers, typically trained on binary-labeled reasoning paths, fail to fully utilize the relative merits of intermediate steps, thereby limiting the effectiveness of the feedback provided. To overcome this limitation, we propose Tree-based Preference Learning Verifier (Tree-PLV), a novel approach that constructs reasoning trees via a best-first search algorithm and collects step-level paired data for preference training. Compared to traditional binary classification, step-level preferences more finely capture the nuances between reasoning steps, allowing for a more precise evaluation of the complete reasoning path. We empirically evaluate Tree-PLV across a range of arithmetic and commonsense reasoning tasks, where it significantly outperforms existing benchmarks. For instance, Tree-PLV achieved substantial performance gains over the Mistral-7B self-consistency baseline on GSM8K (67.55% to 82.79%), MATH (17.00% to 26.80%), CSQA (68.14% to 72.97%), and StrategyQA (82.86% to 83.25%).Additionally, our study explores the appropriate granularity for applying preference learning, revealing that step-level guidance provides feedback that better aligns with the evaluation of the reasoning process.